Third party funded individual grant
Start date : 01.04.2020
End date : 31.03.2023
Moderne CT-Systeme beinhalten zahlreiche technische Maßnahmen, um die Patientendosis möglichst gering zu halten. Besonders wichtig ist die so genannte Röhrenstrommodulation, bei der abhängig von der zu erwartenden Durchstrahlungslänge der Röhrenstrom so angepasst wird, dass bei gegebener Bildqualität das Röhrenstrom-Zeit-Produkt (mAs-Produkt) minimal ist bzw. das bei gegebenem mAs-Produkt die Bildqualität maximal wird. Diese Röhrenstrommodulation erfolgt winkelabhängig und somit innerhalb eines Umlaufs als auch in z-Richtung über den ganzen Scan hinweg. Weitere hiermit verwandte Dosisreduktionsmaßnahme sind die automatische Wahl des mittleren Röhrenstromniveaus und der optimalen Röhrenspannung. Die Verfahren lassen sich unter dem Begriff Belichtungsautomatik zusammenfassen.Derzeit minimiert die Belichtungsautomatik jedoch nicht die Patientendosis und somit das Patientenrisiko, sondern es werden lediglich Surrogatwerte minimiert. Im Bereich der Röhrenstrommodulation ist das o.g. mAs-Produkt das Surrogat. Im Bereich der Spannungswahl wird der CTDI-Wert bzw. das Dosislängenprodukt (DLP) als Surrogat verwendet. Eine direkte Minimierung der gewichtet aufsummierten Organdosiswerte und somit des Patientenrisikos ist bislang aufgrund der äußerst komplexen Rechenvorgänge nicht praktikabel: Die Berechnung der Dosisverteilung erfordert aufwändige Monte-Carlo-Rechnungen und die Berechnung der Organdosis benötigt zudem eine zuverlässige Segmentierung der strahlensensitiven Organe.Wir planen daher den Einsatz künstlicher neuronaler Netzwerke, um die o.g. Probleme zu lösen und um eine Belichtungsautomatik zu realisieren, die direkt das Patientenrisiko minimiert anstatt sich auf Surrogatparameter zu reduzieren. Ein erstes neuronales Netz soll aus dem Patiententopogramm unter Verwendung der bekannten Tischhöhe eine Schätzung des CT-Volumens errechnen. Ein zweites neuronales Netz berechnet eine Segmentierung der Risikoorgane. Wir können dabei teils auf Vorarbeiten des DFG-Projekts KA 1678/20, LE 2763/2, MA 4898/5 zurückgreifen. Ein drittes neuronales Netz soll daraus unter Verwendung weiterer Scanparameter (Tischvorschub, Pitchwert, Umlaufzeit, Kollimierung, Spannung, …) die zu erwartende Dosisverteilung pro Projektion ermitteln. Unter zu Hilfenahme der Risikoorgansegmentierung kann aus der Dosisverteilung die effektive Dosis pro Projektion berechnet werden. Ein Minimierungsverfahren bestimmt dann den optimalen Röhrenstromverlauf der unter Beibehaltung der Bildqualität das Patientenrisiko minimiert.Um das Verfahren zu erproben, sollen diagnostische Daten gesammelt, durch Addition von Rauschen auf die gewünschte Röhrenstromkurve umgerechnet und dann durch erfahrene Radiologen im Vergleich mit herkömmlichen Belichtungsautomatiken bewertet werden.